AIGC行业报告：ChatGPT（36页）

行业报告下载 2023年04月07日 07:07 管理员

我们认为大模型的出现有望带动AI服务器需求: 我们认为除了对低延迟低功耗算力的性能需求，在服务器的种类上也产生了多样化、细分化的场景应用需求。各行业与人工智能技术的深度结合及应用场景的不断成熟与落地，使人工智能芯片朝着多元化的方向发展，为了迎合芯片的多元化，服务器的类型也将越来越丰富，并适用越来越多的行业应用场景。根据IDC的数据，在2021年的统计，预计到 2025年中国加速服务器市场规模将达到108.6亿美元，且2023年仍处于中高速增长期，增长率约为20%。 AI大模型对算力的需求分别来自训练和推理两个环节。1）训练环节：通过标记过的数据来训练出一个复杂的神经网络模型，使其能够适应特定的功能，模型具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。该环节需要处理海量的数据，注重绝对的计算能力。2）推理环节：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。该环节对算力要求比训练环节略低，但注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。

服务器价值凸显:计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵，主要用于在网络中为其它客户机提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。服务器一般具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。其内部的结构与普通的计算机相差不大，主要包括如：CPU、硬盘、内存，系统、系统总线等，但相较于PC端需考虑几方面，例如可拓展性、易使用性、可用性和易管理性。服务器架构随负载量扩张而不断优化: 服务器架构经历了从传统单一模式到集群模式，再到分布式架构的优化过程。传统单一模式，服务器诞生初期将所有功能汇集在同一个系统，缺点为不便于维护、横向拓展性不佳；因此集群模式诞生，这种集群模式将同一项目放在多个服务器上，有效缓解用户访问量大的压力，但由于各个服务器间功能重复却缺乏协同，系统维护成本仍然较高，且增加了用户重复登陆问题，因此服务器架构进化到分布式模式。在分布式架构中，整个系统按照不同功能拆分为多个单一功能的子模块，每个模块被放到不同服务器中相互协作，共同组成服务器网络，能够有效解决功能耦合度高等问题且代码复用性高。

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